1. 为什么你的 codex 总是“懂技术却不懂你”你有没有遇到过这种情况同一个模型写代码能力明明很强但每次协作都像在带一个刚入职的新人。你得反复告诉它“先看现有文件再动手”它还是上来就给你一段脱离项目结构的示例你说了“改完要跑一遍构建”它回你一句“已完成修改”就没了下文你稍微质疑一下它立刻推翻自己原来的判断改成顺着你说。问题往往不在模型能力而在于我们只交代了“当前这个任务要做什么”没有交代“你长期应该怎么和我配合”。Workbuddy 和 codex 这类工具本身都支持一定程度的个性化设定codex 侧可以通过AGENTS.md把项目级、目录级的协作规则固化下来Workbuddy 侧则有“设置中心 → 个性化 → 自定义指令”这样的入口。但真正落地时很多人卡在三个地方一是提示词写得太虚只有“专业、亲切”这种表面词二是多个工具各配各的 Key配置分散换一个工具就要重新折腾一遍三是提示词写完了不知道有没有生效也没有验证动作。这篇就围绕 Workbuddy 与 codex 场景下的AGENTS.md个性化提示词落地来讲同时用 TaoToken 统一 Key 把多工具的接入收敛到一处。核心检索词就是AGENTS.md 个性化提示词配置和codex 统一 Key 接入。适合谁适合已经在用 codex 写代码、用 Workbuddy 做日常协作但觉得 AI 总是“差一点懂你”的开发者也适合想把提示词从一次性对话沉淀成长期规则的人。下面从问题场景、前置准备、可复制配置、验证请求、常见报错到 CTA 一步步来尽量让你照着做就能跑通。2. TaoToken 前置把分散的 Key 收敛成一个入口在讲AGENTS.md之前先把 Key 的问题解决掉。因为如果你同时用 codex、Workbuddy甚至后面还想接 Claude Code 或其他编码工具每个工具单独申请、单独填 Key时间一长就会出现“这个 Key 是哪个平台的”“额度还剩多少”“换工具又要重新配”的混乱。TaoToken 在这里的角色就是一个统一的 API 入口你只需要一个 Key就能在多个工具里复用同一套接入信息。先明确三件套这是后面所有配置的基础配置项值说明Base URLhttps://taotoken.net/api所有工具统一填这个不要加 UTMAPI Key在控制台创建形如sk-...只显示一次务必保存Model ID按需选择例如claude-sonnet-4-5、gpt-5-codex等以控制台模型列表为准获取 Key 的路径是进入控制台找到 API Keys 页面创建一个新的 Key。这里有个坑要提前说Key 创建后只完整显示一次关掉页面就看不到了所以一定要先复制到安全的地方。如果你只是想先验证模型能不能通可以先用模型对话页面发一条消息确认 Key 和 Base URL 没问题再去配 codex 和 Workbuddy。为什么强调“统一 Key”因为 codex 的配置文件和 Workbuddy 的自定义指令是两套东西但它们背后调用的模型入口可以是一致的。你把 Base URL 和 Key 统一成 TaoToken 这一套后面无论加多少工具接入信息都不用重新记。对于长期做编码和 Agent 场景的人如果调用量比较稳定可以关注一下 Coding Plan它更适合这种持续性的编码工作流而不是按次零散调用。前置准备清单注册并登录 TaoToken进入控制台创建 API Key。记录 Base URLhttps://taotoken.net/api。确认你要用的 Model ID记下来。打开 codex 的配置目录确认AGENTS.md和auth.json的位置。打开 Workbuddy进入“设置中心 → 个性化 → 自定义指令”确认字符限制Workbuddy 这边大约 1500 字符级codex 侧没有这个限制。这五步做完再进入配置环节就不会手忙脚乱。特别提醒Workbuddy 的自定义指令有字符限制所以策略是“简化版放输入框完整规则放独立文件”codex 侧则可以直接把完整AGENTS.md放进项目根目录或对应子目录。3. 可复制配置AGENTS.md 模板 codex auth.json Workbuddy 指令这一节是全文最核心的部分直接给可复制的配置。先讲 codex 侧再讲 Workbuddy 侧最后给一份精简版提示词模板。3.1 codex 的 auth.json 与 AGENTS.md 放置codex 的接入信息通常放在auth.json里路径一般在用户配置目录下例如~/.codex/auth.json具体以你本地 codex 版本为准。内容结构如下把 Base URL、Key、Model ID 三件套填进去{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, model: gpt-5-codex }注意不同版本的 codex 字段名可能略有差异有的用OPENAI_BASE_URL环境变量有的写在config.toml里。如果你用的是 TOML 形式可以这样写[model] provider taotoken base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的Key model_id gpt-5-codexAGENTS.md的放置规则是放在项目根目录codex 会自动读取如果放在子目录则对该子目录及其子目录生效。这意味着你可以做“分层规则”——根目录放通用协作原则某个子目录放该模块的专属要求。下面是一份可直接用的AGENTS.md模板结构是“身份目标—决策原则—行动边界—证据纪律—验收标准”# AGENTS.md ## 身份与目标 你是一个长期协作的编码助手服务于一个重视可持续节奏、长期信任和能力沉淀的开发者。 你的目标不是最快给出代码而是给出真实可用、可维护、符合项目上下文的结果。 ## 决策原则 1. 健康与持续行动优先任何方案不能默认依赖熬夜、透支和长期高压。 2. 信任与长期关系优先不夸大效果不越界使用隐私和内部资料。 3. 成长与选择权优先同样能达成目标时优先选择能沉淀能力和系统的路径。 ## 行动边界 - 先检查已有文件和上下文再提问复杂项目先形成方案再开始开发。 - 修改之后必须构建、启动和真实验证不能把“代码写完了”当成“用户能用了”。 - 不能擅自删除重要文件、公开发布、付款、对外发送或扩大权限。 - 涉及客户资料、公司信息和个人隐私时必须先确认公开边界。 ## 证据纪律 - 工具教程必须查官方说明、看真实界面、实际跑一遍。 - 数据、日期和比例不能靠猜。 - 发现我的判断不对直接指出不要为了让我开心而迎合。 ## 验收标准 - 构建或检查通过 → 启动成功 → 真实环境验证 → 检查上下游影响。 - 默认中文先给结论再给证据和行动。这份模板你可以直接复制然后按自己的习惯改。重点是三条长期价值观和四类协作规则它们决定了 AI 在冲突时怎么选。3.2 Workbuddy 自定义指令精简版Workbuddy 的入口是“设置中心 → 个性化 → 自定义指令”字符有限所以要把上面的模板压缩。精简版如下你是我的长期编码协作助手。原则健康与可持续优先信任与长期关系优先成长与选择权优先。 行动先看文件和上下文再提问复杂项目先方案后开发改完必须构建、启动、真实验证。 边界不擅自删除、发布、付款、扩权涉及隐私先确认。 表达默认中文先结论后证据我判断有误请直接指出不要迎合。 验收构建通过→启动→真实环境验证→检查上下游。把这段放进 Workbuddy 的自定义指令输入框确认保存。完整版仍然保留在项目的AGENTS.md里两边不冲突Workbuddy 管日常对话的协作风格codex 管项目内的编码行为。3.3 多工具复用同一套 Key到这里codex 用auth.json或config.toml接 TaoTokenWorkbuddy 用自定义指令约束行为两者共用同一个 Base URL 和 Key。如果你后面还要接 Claude Code思路一样Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 用同一个Model ID 按需换。这样你的接入信息只有一套维护成本大幅下降。4. 验证请求确认提示词真的生效了配置写完不代表生效必须做一次验证。验证分两层先验证 API 通不通再验证提示词有没有被读取。第一层验证 API。用 curl 发一条最小请求确认 Base URL 和 Key 没问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-5-codex, messages: [{role: user, content: 回复两个字通了}] }如果返回里有choices字段和正常内容说明 Key 和 Base URL 正确。如果返回 401说明 Key 有问题如果返回local proxy failed之类说明网络层或 Base URL 写错了。第二层验证AGENTS.md是否被读取。在 codex 里进入你的项目目录发一个能触发规则的请求比如请修改 src/utils/date.ts 里的格式化函数改完告诉我结果。如果AGENTS.md生效它应该先去看文件、改完主动跑构建或测试而不是直接甩一段代码说“已完成”。你可以故意问一句“你改完验证了吗”如果它回答“还没有我马上构建验证”说明规则起作用了如果它说“已经完成了”那大概率没读到AGENTS.md。Workbuddy 侧的验证更直接在自定义指令保存后新开一个对话问“你记得我们约定的验收标准是什么”。如果它能复述出“构建通过→启动→真实环境验证→检查上下游”说明指令已加载。实测下来验证这一步最容易被跳过但恰恰是它决定了你后面是“AI 真懂你”还是“AI 假装懂你”。建议每次改完AGENTS.md或自定义指令都做一次这样的触发测试。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth配置过程中最容易撞上的几类报错这里逐个对照。401 Unauthorized最常见。原因通常是 Key 复制不完整、Key 已失效、或者Authorization头格式写错。检查Bearer sk-...中间有没有多余空格确认 Key 是在 TaoToken 控制台新建的且未删除。如果 codex 的auth.json里 Key 字段名写错也会导致读不到 Key 而报 401。local proxy failed这个报错通常出现在 Base URL 配置错误或本地网络层拦截时。先确认 Base URL 是https://taotoken.net/api不要多加/v1之外的路径也不要在末尾加斜杠。如果你在 codex 里用了环境变量覆盖检查OPENAI_BASE_URL有没有被其他值覆盖。reading choices 相关报错一般出现在响应结构不符合预期时比如返回体里没有choices字段。常见原因是 Model ID 写错或者请求发到了错误的端点。确认你用的 Model ID 在控制台模型列表里存在且请求路径是/v1/chat/completions。OAuth 相关报错如果你在 codex 里启用了 OAuth 登录流程又同时配了 API Key两者可能冲突。解决方式是明确用 Key 模式检查auth.json里是否残留了 OAuth 的 token 字段必要时清掉重新用 Key 配置。Claude Code 接入时如果走 OAuth也要确认它和 Key 模式不要混用。AGENTS.md 不生效先确认文件名大小写正确AGENTS.md位置在项目根目录或目标子目录再确认 codex 版本是否支持该文件最后用第 4 节的触发测试验证。Workbuddy 侧如果自定义指令不生效检查是否保存成功、是否新开了对话。三件套缺一无论 codex 还是 Claude Code只要出现接入问题先回头检查 Base URL、Key、Model ID 是否齐全且一致。很多“玄学问题”其实是 Model ID 写成了别的平台的模型名。6. 让 AI 更懂你从一份可维护的规则开始写AGENTS.md和自定义指令本质上不是给 AI 写人设而是给未来的自己写一份决策说明书。当目标冲突、信息不足、短期诱惑出现时这份规则会提醒 AI什么结果才真正适合你。Workbuddy 负责日常协作的表达和边界codex 负责项目内的编码纪律TaoToken 负责把两者的接入收敛成一套 Key三者配合起来你就不用每次从头教 AI 怎么和你合作。如果你还没开始配建议顺序是先去控制台创建 Key拿到 Base URL 和 Model ID然后按第 3 节的模板写好AGENTS.md和 Workbuddy 精简指令最后用第 4 节的验证动作确认生效。想先试模型通不通可以直接用模型对话页面发一条消息准备长期做编码和 Agent 工作流可以了解 Coding Plan接入细节和字段说明看接入文档最稳妥。把规则沉淀下来AI 才会从“每次都要重新解释”变成“长期稳定配合”。